将约束离散优化（CDO）转化为非线性约束非负整数规划（CNIP）

资 源 简 介

将约束离散优化（CDO）转化为非线性约束非负整数规划（CNIP）

详 情 说 明

将约束离散优化（CDO）问题转化为非线性约束非负整数规划（CNIP）是一个复杂但高效的优化方法。这一过程通过多方面的改进措施，提升了算法的搜索能力和收敛性。

核心改进措施 种群混沌初始化：采用混沌映射生成初始种群，确保初始解在可行域内均匀分布，避免传统随机初始化可能导致的局部聚集问题。 双方案变异策略：结合两种不同变异策略，平衡算法的全局探索和局部开发能力，提高收敛速度和解的质量。 离散差分进化（DDE）：针对整数规划问题，改进差分进化算法，使其适用于离散变量优化，保持较高的搜索效率。 随机扰动的积分算子：通过引入随机扰动，避免算法陷入局部最优，增强全局优化能力。

非线性约束处理 为了有效处理非线性约束，提出了一种连续映射基惩罚方法，并推导了基函数的计算公式。在此基础上，设计了自适应惩罚因子，动态调整惩罚力度，使算法在探索可行解和优化目标函数之间取得平衡。

种群多样性维护 提出了一种新的种群多样性测度——拟再平均基因距离，用于量化种群中个体的差异性。基于这一测度，引入了混沌移民算子，按概率动态调整种群分布，防止早熟收敛。

这一方法在约束工程优化问题中表现出色，尤其在处理离散变量和非线性约束时，展现出较强的鲁棒性和高效性。